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成果報告書詳細
管理番号20190000000309
タイトル2017年度―2018年度成果報告書 次世代人工知能・ロボット中核技術開発 次世代人工知能技術分野 深層学習を利用した対話型インターフェースによる非構造化データ検索の調査研究
公開日2019/6/14
報告書年度2017 - 2018
委託先名株式会社BEDORE
プロジェクト番号P15009
部署名ロボット・AI部
和文要約件名:2017年度―2018年度成果報告書 「次世代人工知能・ロボット中核技術開発/次世代人工知能技術分野/深層学習を利用した対話型インターフェースによる非構造化データ検索の調査研究」

現代の知的労働者は、労働時間の多くを情報の検索に費やしている。その最も大きな原因として、世の中の多くの社内検索システムで用いられているアルゴリズムが、ウェブの検索技術と比べ高度化が進んでいない点が挙げられる。働き方改革や業務効率向上の文脈で、人工知能をベースとした対話エンジンが採用されつつあるが、このエンジンで用いられているアルゴリズムは基本的には人手で整備されたFAQを前提とするものであり、整備の手が及ばない膨大な社内文書等やマニュアルから情報を検索するという用途には適用できなかった。
本調査研究では、知的労働者の生産性の向上を目的として、深層学習技術領域の最新の成果を取り入れた対話的検索システムを構築した。また、検索のユーザーインターフェースについてもユーザ体験を意識した設計をおこなった。その結果、通常の検索エンジンとしてのユーザーインターフェースを残しつつ、検索結果一覧と検索したドキュメント自体の重要部分に的確にハイライトを表示することにより、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上することが確認された。
本成果物の検証を目的として、株式会社クレディセゾンの協力の下、実際に顧客対応を行う従業員が本研究の検索エンジン、他社エンジン、オープンソースの検索エンジンの3つの比較を実施した。その結果、検索にかかる時間が20%程度削減され、本研究の検索エンジンが総合的に優れた結果を残すことが確認できた。また、その他の用途にも適用し、業務効率化の実現が可能という検証結果を得られた。
英文要約Title: Research and development on interactive search algorithm based on deep learning to retrieve unstructured enterprise data (FY2017-FY2018) Final Report

This paper presents a project report conducted by BEDORE Inc. "Investigation research on unstructured data search with the interactive interface using deep learning".
Modern intellectual workers have spent much of their working time searching for information. The biggest cause of it is that the algorithms used in many in-house search systems in the world are less advanced than Web search technology. A dialogue engine based on artificial intelligence is being adopted in the context of work style reform and work efficiency improvement, but the algorithm used in this engine basically assumes a manually prepared FAQ. It cannot be applied to searching for a large number of in-house documents and manuals that cannot be maintained manually.
In this investigation research, for the purpose of improving the productivity of intellectual workers, we constructed an interactive search system that incorporates the latest advancements in the field of deep learning area. We also designed the user interface for search in consideration of the user experience. As a result, it has been confirmed that the user experience is greatly improved by appropriately displaying the highlight in the search result list and the important part of the searched document itself while leaving the user interface as a normal search engine.
With the cooperation of Credit Saison Co., Ltd., in order to verify this search system, the employees who actually communicate with the customers made comparisons of results provided by three search engines: the engine developed by us, the engine of other companies based on machine learning, and the search engine of open source based on a traditional search algorithm. As a result, the searching time of our engine was reduced by about 20%, and it was confirmed that the search engine of this study obtained overall excellent results. In addition, we could obtain positive subjective experience for improving actual work efficiency.
ダウンロード成果報告書データベース(ユーザ登録必須)から、ダウンロードしてください。

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